一種商品信息投放方法和設備的製作方法

2023-06-05 06:27:11 2

專利名稱：一種商品信息投放方法和設備的製作方法
技術領域：
本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種商品信息投放方法和設備。
背景技術：
隨著網絡技術的飛速發展，網絡購物依靠其方便靈活的優勢，已經逐步的發展起來，並成為了人們日常生活的重要組成部分，用戶無需走出家門，就可以通過網絡購買商品，而且通過網絡，用戶可以獲取到更豐富的商品信息，經過比較選擇最符合自己要求的商品O然而，由於網絡可以匯集數量龐大的商品信息，致使用戶需要從海量的商品中選擇出符合要求的商品，所以，用何種方式向用戶投放商品信息，才能更好的縮小用戶手動查找的範圍，使用戶能夠更快更方便的選擇出最符合自己要求的商品，成為了網絡購物平臺 的重要研究課題。現有技術中，網絡購物平臺進行商品信息的投放時，一般依據商品特性、商家信用、商品價格、商家地址等信息對商品進行排序，並依據排序結果將對應的商品信息投放給用戶。例如，當用戶形成購買意向後在網絡購物平臺輸入關鍵詞檢索自己關心的商品時，網絡購物平臺便會根據用戶對商品價格、商品特性、商家地址、商家信用等的要求對檢索結果進行排序，並將排序後的檢索結果展示給用戶。在實現本申請的過程中，發明人發現現有技術至少存在如下問題只從商品價格、商品特性、商家信譽等方面對商品進行評估排序，最終投放給用戶的商品信息與用戶需求的匹配程度仍然較低，此時如果用戶希望獲取到其需求的商品信息，則會多次的請求獲取新的商品信息，進而需要網絡購物平臺增加商品信息投放的次數，然而，多次商品信息的請求或投放必然會增大伺服器的負擔及網絡資源的佔用，並導致商品信息投放的時間延長、效率降低。

發明內容
本申請的目的在於提供一種商品信息投放方法和設備，以降低商品信息投放過程中伺服器的負擔及網絡資源的佔用，為此，本申請實施例採用如下技術方案一種商品信息投放方法，包括獲取目標用戶的操作信息，並確定所述操作信息對應的商品；獲取所述商品對應的評價值，以及各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度；根據所述評價值和各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應商品的推薦值； 根據所述商品的推薦值向所述目標用戶投放相應的商品信息。一種商品信息投放設備，其特徵在於，包括第一獲取模塊，用於獲取目標用戶的操作信息，並確定所述操作信息對應的商品;第二獲取模塊，用於獲取所述商品對應的評價值，以及各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度；確定模塊，用於根據所述評價值和各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應商品的推薦值；投放模塊，用於根據所述商品的推薦值向所述目標用戶投放相應的商品信息。本申請的實施例具有以下優點，根據商品對應的評價值以及各評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度確定推薦值，以根據該推薦值向目標用戶投放商品信息，從而提高了商品信息投放結果與用戶需求的匹配度，進而降低了商品信息投放過程中伺服器的負擔及網絡資源的佔用。當然，實施本申請的實施例的任一產品並不一定需要同時達到以上所述的所有優點。·


圖I為本申請實施例提供的商品信息投放方法的流程示意圖之一；圖2為本申請實施例提供的商品信息投放方法的流程示意圖之二 ；圖3為本申請實施例提供的商品信息投放設備的結構示意圖。
具體實施例方式下面將結合本申請中的附圖，對本申請中的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例是本申請的一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本申請保護的範圍。本申請的核心思想是根據商品的評價值和評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度確定推薦值，以根據該推薦值向目標用戶投放商品信息。如圖I所示，為本申請實施例提供的商品信息投放的流程，具體包括以下步驟步驟101，獲取目標用戶的操作信息，並確定所述操作信息對應的商品。其中，目標用戶的操作信息可以包括用戶進行檢索的關鍵詞，或用戶的歷史瀏覽信息，或用戶在伺服器上發布的信息(例如，用戶在微博上發布的信息)等。具體的，確定所述操作信息對應的商品的方法可以是，直接獲取目標用戶在進行關鍵詞檢索時，在檢索欄輸入的關鍵詞對應的商品；也可以從目標用戶的歷史瀏覽信息中獲取相應的商品，例如，獲取目標用戶歷史瀏覽記錄中瀏覽次數最多的幾種商品，將這幾種商品的共同特徵作為條件，獲取符合條件的商品；還可以是獲取用戶在伺服器上發布的信息，例如，某用戶在微博上發布信息「近期準備換手機」，則可以將「手機」作為商品特徵以獲取對應該特徵的商品。步驟102，獲取所述商品對應的評價值，以及各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度。具體的，獲取商品對應的評價值的方法可以是先獲取商品的歷史交易信息和/或評價信息，然後確定各歷史交易信息和/或評價信息對應的評價值。例如，某用戶檢索關鍵詞「翻蓋手機」，系統獲取所有商品信息中包含關鍵詞「翻蓋手機」的商品，或者根據預設條件(如，發布時間在I個月之內，或歷史交易數量超過某閾值等)在所有商品信息中包含關鍵詞「翻蓋手機」的商品中獲取部分商品。系統在獲取操作信息對應的商品以後，進一步調用對應商品的歷史交易信息，也可以調用這些商品的評價信息，並根據歷史交易信息和/或評價信息確定對應的評價值。歷史交易信息可以是交易成功、退貨等，系統可以對其預設不同的評價值，如設置交易成功的評價值為3，設置退貨的評價值為-I。評價信息可以是「很好」、「好」、「一般」、「不好」、「很差」等，系統可以對其預設不同的評價值，如設置「很好」的評價值為3、「好」的評價值為2、「一般」的評價值為1、「不好」的評價值為_1、「很差」的評價值為_2。系統還可以針對歷史交易信息和評價信息綜合設置評價值，如設置交易成功且評價「很好」的評價值為5，設置退貨且評價「好」的評價值為2，設置交易成功且評價「不好」的評價值為-2。又例如，某用戶在網上發布了一條信息「近期準備買個翻蓋手機」，其他用戶可以對該信息進行回復。在向用戶提供傳統的信息發布欄和回復欄的基礎上，系統還可以為發布信息的用戶提供一些額外需要填寫(或選擇)的項目，如商品類目、商品型號等，同時也為進行回復的用戶提供一些額外需要填寫(或選擇)的項目，如商品類目、商品型號、關鍵屬性(顏色、尺寸、性能參數等)、價格等，通過上述填寫的項目系統可以確定對應的商品·(多個用戶的回覆中可能對應有相同的商品也可能對應有不同的商品)。系統還可以為進行回復的用戶提供評價等級的選項，如系統設置選項為「很好」、「好」、「一般」、「不好」、「很差」，系統還可以為各選項設置對應的評價值，如「很好」的評價值為3、「好」的評價值為2、「一般」的評價值為1、「不好」的評價值為_1、「很差」的評價值為_2，系統在設置評價值的時候，還可以綜合考慮給出評價的用戶是否購買過其評價的商品，如設置購買過對應商品的用戶選擇「很好」的評價的評價值為5，設置沒有購買過對應商品的用戶選擇「很好」的評價的評價值為3，設置購買過對應商品的用戶選擇「很差」的評價的評價值為_4，設置沒有購買過對應商品的用戶選擇「很好」的評價的評價值為-2。根據上述填寫(或選擇)的商品類目、商品型號等項目，系統可以對相同產品的評價值進行統計。另外，除了根據商品的歷史交易信息、評價信息獲取商品評價值，還可以根據商品的收藏操作記錄獲取商品評價值。例如，某用戶檢索關鍵詞「翻蓋手機」，系統則獲取商品信息中包含關鍵詞「翻蓋手機」的商品，然後獲取這些商品的評價值，系統可以設置每個收藏操作對應的評價值為I，如某商品被收藏過100次，那麼該商品就對應有100個數值為I的評價值。獲取各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，SP獲取進行歷史交易的用戶的ID、發起評價的用戶的ID或進行收藏操作的用戶的ID等與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度。具體的獲取方法可以是在預存有各用戶ID之間的好友關係信息的好友關係庫中，識別所述評價值對應的用戶ID和所述目標用戶的用戶ID，並將兩者之間的最小好友關係層數，確定為所述評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度。其中，好友關係維度用於表示兩個用戶之間的好友關係。具體的，在好友關係庫中，用戶A和用戶B可能是好友，也可能不是好友。在用戶A和用戶B不是好友的情況下，他們之間可能有共同的好友，如用戶C是用戶A的好友也是用戶B的好友；或者用戶A的好友的好友是用戶B的好友，如用戶C是用戶A的好友，用戶D是用戶C的好友也是用戶B的好友，即用戶A和用戶B之間通過3層好友關係聯繫在一起；又或者用戶A和用戶B之間通過4層(或更多層)好友關係聯繫在一起。而且，會存在一種情況，用戶A和用戶B存在兩種好友關聯，一種關聯是，用戶C是用戶A的好友，用戶D是用戶C的好友也是用戶B的好友，另一種關聯是，用戶E是用戶A的好友也是用戶B的好友。綜合考慮上述情況，好友關係維度定義的是兩個用戶ID之間的最小好友關係層數。步驟103，根據評價值和各評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應的商品的推薦值。具體的，一種確定推薦值的方法可以是首先，根據各評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定各評價值對應的權值；然後，根據評價值和各評價值對應的權值，確定各評價值的加權平均值，作為對應的商品的推薦值。具體的，系統可以預先對不同的好友關係維度設置對應的權值，如好友關係維度I 對應的權值為6，好友關係維度2對應的權值為5......好友關係維度6對應的權值為1，
可以設置大於6的好友關係維度對應的權值都為I (依據六度分割理論，兩個人之間的好友關係維度不會超過六層，但是由於只通過網站好友的關係不能反映用戶的所有關係網，所以往往會出現好友關係維度超過6的情況)。在設置權值時，還可以考慮評價值對應的用戶的身份，可以是買家、賣家或網絡購物平臺，如設置不同好友關係維度的對應身份為買家的用戶ID對應的權值為12、10、8、6、4、2，設置不同好友關係維度的對應身份為賣家的用戶ID對應的權值為3、2. 5、2、1. 5、1、0. 5 (相同好友關係維度的對應身份為買家的用戶ID對應的權值大於對應身份為賣家的用戶ID對應的權值)，設置對應身份為網絡購物平臺的用戶ID對應的權值為10。另外，還可以對與目標用戶有特殊關係的人發起的評價或歷史交易設置特殊的權值，如設置用戶的密友或親人給出的評價對應的權值為8。對於發起評價的用戶的身份是賣家的情況，由於其評價可能帶有較大的銷售傾向，所以其評價值的高低是不需要考慮的，可以只需要考慮他的評價是正面的還是負面的，即只需要考慮評價值的正負，具體的方法可以是在計算推薦值之前，將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有正的評價值調整為正標準值(如I)，將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有負的評價值調整為負標準值(如-O. 8)。另外對於發起評價的用戶是賣家的情況，可以根據賣家信用值(或稱信譽度)的不同獲取不同的權值，具體的方法可以是在獲取權值時，根據各評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及評價值對應的用戶ID的信用值，確定各評價值對應的權值。其中，可以設置，信用值越高，對應權值越高。上述內容闡述了根據評價值及其對應的權值計算推薦值的方法，另外，還可以通過以下的方法獲取商品的推薦值如果目標用戶的所有好友(好友之間的好友關係維度為I)都對商品給予最高的評價，那麼系統可以直接設置此商品的推薦值為一個較高值，以向目標用戶優先推薦此商品；或者，如果目標用戶的多數好友都對商品給予最低的評價，那麼系統可以直接將此商品的推薦值設置為0，以不向目標用戶推薦此商品。步驟104，根據所述商品的推薦值向目標用戶投放相應的商品信息。具體的，可以將商品按照推薦值的大小順序排列，並根據排列後的順序向目標用戶投放對應的商品信息；也可以對高推薦值的商品進行隨機排列，再根據排列後的順序向目標用戶投放對應的商品信息；還可以在向目標用戶投放商品信息時，不按照推薦值排列商品，而是在商品信息中記錄該商品的推薦值，並投放給目標用戶。本申請實施例，根據商品對應的評價值以及各評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度確定推薦值，以根據該推薦值向目標用戶投放商品信息，從而提高了商品信息投放結果與用戶需求的匹配度，進而降低了商品信息投放過程中伺服器的負擔及網絡資源的佔用。下面將結構具體應用場景對本申請實施例提供的商品信息投放方法進行闡述，具體流程如圖2所示，包括步驟201，獲取目標用戶在伺服器上發布的信息，其中包括商品類目或關鍵詞。如用戶在微博上發布信息「近期準備換手機」，關鍵詞為「手機」。步驟202，獲取其他用戶對目標用戶發布的信息的回覆信息。回覆信息中可以包括對某商品的評價、評價等級、商品類目、商品型號、關鍵屬性、價格等信息。
步驟203，判斷進行回復的用戶的身份，如果身份為買家，則執行步驟204-205，如果身份為賣家，則執行步驟206-207。步驟204，根據回覆信息確定對應的商品以及對應的評價值。步驟205，根據進行回復的用戶的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度和進行回復的用戶的身份，確定對應的權值。執行完此步驟後，執行步驟208。步驟206，根據回覆信息確定對應的商品以及對應的評價值，將大於O的評價值都調整為1，將小於O的評價值都調整為-I。步驟207，根據進行回復的用戶的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度、進行回復的用戶的身份和進行回復的用戶的信用值，確定對應的權值。執行完此步驟後，執行步驟208。步驟208，對回覆信息中，針對各商品的評價所對應的評價值和權值進行統計，計算各商品的推薦值。步驟209，根據各商品的推薦值對商品進行排列，並根據排列後的順序向目標用戶投放對應的商品信息。步驟210，用戶根據獲取到的商品信息，選擇滿意的商品進入支付購買流程。本申請實施例，根據商品對應的評價值以及各評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度確定推薦值，以根據該推薦值向目標用戶投放商品信息，從而提高了商品信息投放結果與用戶需求的匹配度，進而降低了商品信息投放過程中伺服器的負擔及網絡資源的佔用。基於相同的技術構思，本申請實施例還提供了一種商品信息投放設備，如圖3所示，該設備可以包括第一獲取模塊310，用於獲取目標用戶的操作信息，並確定所述操作信息對應的商品;第二獲取模塊320，用於獲取所述商品對應的評價值，以及各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度；確定模塊330，用於根據所述評價值和各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應商品的推薦值；投放模塊340，用於根據所述商品的推薦值向所述目標用戶投放相應的商品信息。
優選的，所述第一獲取模塊310，具體用於獲取用戶進行檢索的關鍵詞、或用戶的歷史瀏覽信息、或用戶在伺服器上發布的信息。優選的，所述第二獲取模塊320，具體用於在預存有各用戶ID之間的好友關係信息的好友關係庫中，識別所述評價值對應的用戶ID和所述目標用戶的用戶ID，並將兩者之間的最小好友關係層數，確定為所述評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度。優選的，所述第二獲取模塊320，具體用於獲取所述商品的歷史交易信息和/或評價信息；·
確定各歷史交易信息和/或評價信息對應的評價值。優選的，所述確定模塊330，具體用於根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定各評價值對應的權值；根據所述評價值和所述各評價值對應的權值，確定各評價值的加權平均值，作為對應的商品的推薦值；其中，所述評價值對應的用戶身份包括買家、賣家或網絡購物平臺。優選的，所述確定模塊330，具體用於根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及評價值對應的用戶身份，確定各評價值對應的權值。優選的，所述確定模塊330，具體用於對於對應的用戶身份為賣家的各評價值，根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及所述評價值對應的用戶ID的信用值，確定各評價值對應的權值。優選的，所述確定模塊330，還用於將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有正的評價值調整為正標準值，將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有負的評價值調整為負標準值。優選的，所述投放模塊340，具體用於將商品按照推薦值的大小順序排列，並根據排列後的順序向所述目標用戶投放對應的商品信息。本申請實施例，根據商品對應的評價值以及各評價值對應的用戶ID與目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度確定推薦值，以根據該推薦值向目標用戶投放商品信息，從而提高了商品信息投放結果與用戶需求的匹配度，進而降低了商品信息投放過程中伺服器的負擔及網絡資源的佔用。本領域技術人員可以理解實施例中的裝置中的模塊可以按照實施例描述進行分布於實施例的裝置中，也可以進行相應變化位於不同於本實施例的一個或多個裝置中。上述實施例的模塊可以合併為一個模塊，也可以進一步拆分成多個子模塊。 上述本申請實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優劣。通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到本申請可藉助軟體加必需的通用硬體平臺的方式來實現，當然也可以通過硬體，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基於這樣的理解，本申請的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺終端設備(可以是手機，個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本申請各個實施例所述的方法。以上所 述僅是本申請的優選實施方式，應當指出，對於本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本申請原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視本申請的保護範圍。
權利要求
1.一種商品信息投放方法,其特徵在於,包括 獲取目標用戶的操作信息，並確定所述操作信息對應的商品； 獲取所述商品對應的評價值，以及各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度； 根據所述評價值和各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應商品的推薦值； 根據所述商品的推薦值向所述目標用戶投放相應的商品信息。
2.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，所述目標用戶的操作信息具體為 用戶進行檢索的關鍵詞，或用戶的歷史瀏覽信息，或用戶在伺服器上發布的信息。
3.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，獲取所述評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，具體為 在預存有各用戶ID之間的好友關係信息的好友關係庫中，識別所述評價值對應的用戶ID和所述目標用戶的用戶ID，並將兩者之間的最小好友關係層數，確定為所述評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度。
4.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，所述獲取所述商品對應的評價值，具體為 獲取所述商品的歷史交易信息和/或評價信息； 確定各歷史交易信息和/或評價信息對應的評價值。
5.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，所述根據所述評價值和各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應商品的推薦值，具體為 根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定各評價值對應的權值； 根據所述評價值和所述各評價值對應的權值，確定各評價值的加權平均值，作為對應的商品的推薦值； 其中，所述評價值對應的用戶身份包括買家、賣家或網絡購物平臺。
6.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，所述根據所述各評價值對應的用戶ID與所 述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定各評價值對應的權值，具體為 根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及評價值對應的用戶身份，確定各評價值對應的權值。
7.如權利要求6所述的方法，其特徵在於，對於對應的用戶身份為賣家的各評價值，根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及評價值對應的用戶身份，確定各評價值對應的權值，具體為 根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及所述評價值對應的用戶ID的信用值，確定各評價值對應的權值。
8.如權利要求5所述的方法，其特徵在於，所述根據所述評價值和所述各評價值對應的權值，確定各評價值的加權平均值，作為對應的商品的推薦值之前，還包括 將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有正的評價值調整為正標準值，將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有負的評價值調整為負標準值。
9.如權利要求I所述的方法，其特徵在於，所述根據所述商品的推薦值向所述目標用戶投放相應的商品信息，具體為將商品按照推薦值的大小順序排列，並根據排列後的順序向所述目標用戶投放對應的商品信息。
10.一種商品信息投放設備，其特徵在於，包括 第一獲取模塊，用於獲取目標用戶的操作信息，並確定所述操作信息對應的商品；第二獲取模塊，用於獲取所述商品對應的評價值，以及各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度； 確定模塊，用於根據所述評價值和各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應商品的推薦值； 投放模塊，用於根據所述商品的推薦值向所述目標用戶投放相應的商品信息。
11.如權利要求10所述的設備，其特徵在於，所述第一獲取模塊，具體用於 獲取用戶進行檢索的關鍵詞、或用戶的歷史瀏覽信息、或用戶在伺服器上發布的信息。
12.如權利要求10所述的設備，其特徵在於，所述第二獲取模塊，具體用於 在預存有各用戶ID之間的好友關係信息的好友關係庫中，識別所述評價值對應的用戶ID和所述目標用戶的用戶ID，並將兩者之間的最小好友關係層數，確定為所述評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度。
13.如權利要求10所述的設備，其特徵在於，所述第二獲取模塊，具體用於 獲取所述商品的歷史交易信息和/或評價信息； 確定各歷史交易信息和/或評價信息對應的評價值。
14.如權利要求10所述的設備，其特徵在於，所述確定模塊，具體用於 根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定各評價值對應的權值； 根據所述評價值和所述各評價值對應的權值，確定各評價值的加權平均值，作為對應的商品的推薦值； 其中，所述評價值對應的用戶身份包括買家、賣家或網絡購物平臺。
15.如權利要求14所述的設備，其特徵在於，所述確定模塊，具體用於 根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及評價值對應的用戶身份，確定各評價值對應的權值。
16.如權利要求15所述的設備，其特徵在於，所述確定模塊，具體用於 對於對應的用戶身份為賣家的各評價值，根據所述各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，以及所述評價值對應的用戶ID的信用值，確定各評價值對應的權值。
17.如權利要求14所述的設備，其特徵在於，所述確定模塊，還用於 將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有正的評價值調整為正標準值，將對應的用戶身份為賣家的評價值中所有負的評價值調整為負標準值。
18.如權利要求10所述的設備，其特徵在於，所述投放模塊，具體用於 將商品按照推薦值的大小順序排列，並根據排列後的順序向所述目標用戶投放對應的商品信息。
全文摘要
本申請公開了一種商品信息投放方法和設備，該方法包括獲取目標用戶的操作信息，並確定所述操作信息對應的商品；獲取所述商品對應的評價值，以及各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度；根據所述評價值和各評價值對應的用戶ID與所述目標用戶的用戶ID之間的好友關係維度，確定對應商品的推薦值；根據所述商品的推薦值向所述目標用戶投放相應的商品信息。採用本申請，可以降低商品信息投放過程中伺服器的負擔及網絡資源的佔用。
文檔編號G06F17/30GK102903047SQ201110210210
公開日2013年1月30日 申請日期2011年7月26日 優先權日2011年7月26日
發明者冷山述 申請人:阿里巴巴集團控股有限公司